Forecasting Trends in Food Security: a Reservoir Computing Approach

要約

早期警報システムは、効果的な人道支援活動に不可欠な手段である。差し迫った災害に対する事前の警告は、タイムリーで的を絞った対応を促し、人命や生活、乏しい財源を救うのに役立つ。本研究では、4カ国における連続60日間の食料消費レベルをサブナショナル・レベルで予測する新しい定量的手法を提示する：マリ、ナイジェリア、シリア、イエメンの4カ国である。この方法論は、世界食糧計画（WFP）の統合グローバル飢餓モニタリング・システムから公開されているデータを基に構築されている。このシステムは、食糧安全保障に関する主要な指標、紛争、天候イベント、その他食糧不安の要因に関する日々の最新情報を、90カ国にわたって収集、処理、表示している（https://hungermap.wfp.org/）。この研究では、ARIMA、XGBoost、LSTM、CNN、Reservoir Computing (RC)を含む様々なモデルの性能を、それらのRMSE (Root Mean Squared Error)メトリクスを比較することで評価した。この包括的な分析は、古典的な統計、機械学習、深層学習のアプローチにまたがる。その結果、リザーバー・コンピューティングは、限られたデータサンプルでのオーバーフィッティングに対する顕著な耐性と、効率的な学習能力の両方から、食糧安全保障の分野で特に適したモデルであることが浮き彫りになった。我々が紹介する方法論は、食糧不安を予測・検知するために設計された、グローバルなデータ駆動型早期警告システムのための基礎を確立するものである。

要約(オリジナル)

Early warning systems are an essential tool for effective humanitarian action. Advance warnings on impending disasters facilitate timely and targeted response which help save lives, livelihoods, and scarce financial resources. In this work we present a new quantitative methodology to forecast levels of food consumption for 60 consecutive days, at the sub-national level, in four countries: Mali, Nigeria, Syria, and Yemen. The methodology is built on publicly available data from the World Food Programme’s integrated global hunger monitoring system which collects, processes, and displays daily updates on key food security metrics, conflict, weather events, and other drivers of food insecurity across 90 countries (https://hungermap.wfp.org/). In this study, we assessed the performance of various models including ARIMA, XGBoost, LSTMs, CNNs, and Reservoir Computing (RC), by comparing their Root Mean Squared Error (RMSE) metrics. This comprehensive analysis spanned classical statistical, machine learning, and deep learning approaches. Our findings highlight Reservoir Computing as a particularly well-suited model in the field of food security given both its notable resistance to over-fitting on limited data samples and its efficient training capabilities. The methodology we introduce establishes the groundwork for a global, data-driven early warning system designed to anticipate and detect food insecurity.

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